Tensorflow 如何在Keras中的fit或fit_生成器期间获取梯度

当使用

fit

或

fit_generator

方法时，我需要在训练期间实时监控梯度。这应该通过使用自定义的

回调

函数来实现。但是，我不知道如何正确访问渐变。属性

model.optimizer.update

返回梯度张量，但需要向其提供数据。我想得到的是上一批训练中应用的梯度值

下面的答案没有给出相应的解决方案，因为它只是定义了一个函数，通过输入额外的数据来计算梯度

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当然，试着看看keras的源代码。它有一个参数

write_grads

，因此它以某种方式获取这些grads，并通过TensorBoard将其可视化。你可以做同样的事情，但不要想象它。